tacscalib op• Data kinds: rgb × table × image2d → normalmap
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.gradient_lut_invert(rgb, table: 'dict', mask=None, min_count: 'int' = 1, method: 'str' = 'coarse', coarse: 'int' = 3, topk: 'int' = 2, chunk: 'int' = 1024) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import tacscalib; tacscalib.gradient_lut_invert(rgb, table: 'dict', mask=None, min_count: 'int' = 1, method: 'str' = 'coarse', coarse: 'int' = 3, topk: 'int' = 2, chunk: 'int' = 1024) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsdrive.get("gradient_lut_invert"))
RGB (H, W, 3) → normals (H, W, 3): भरे हुए bins (count ≥ min_count) में से जिसका रंग सबसे पास है उसका केंद्र normal। position-dependent table (gradient_lut_build को positions देकर बनी) में पहले pixel की स्थिति पर हर bin का रंग predict करके फिर तुलना की जाती है।
method="coarse" (डिफ़ॉल्ट): coarse × coarse bin के हर खंड में एक प्रतिनिधि (सबसे अधिक पंक्तियों वाला bin) रखकर रंग में सबसे निकट शीर्ष topk खंड चुनता है, और केवल प्रत्येक के आसपास के 3 × 3 खंडों में सभी bin की तुलना करता है (मोटा → बारीक)। "exact": सभी bin की पूर्ण खोज (आधार)। रंग → normal बहु-शिखरी है (दूर के bin लगभग समान रंग रखते हैं), इसलिए मोटा → बारीक पूर्ण खोज के साथ ज़रूरी नहीं कि वही bin चुने: पहले वास्तविक उपकरण पर लगभग 90 % मेल खाते हैं, और भिन्न pixel में भी कोणीय त्रुटि की माध्यिका लगभग समान है (gate से मापा गया)। mask के बाहर (0, 0, 1)। min_count उपयोग किए जाने वाले bin की पंक्ति संख्या की निचली सीमा है: शोर-रहित कृत्रिम डेटा के लिए 1 पर्याप्त है, पर वास्तविक उपकरण पर केवल 1 पंक्ति वाले bin (पहले उपकरण के 24 अंशांकन चित्रों में 624) का रंग औसत स्वयं शोर है, और 1 रखने पर पुनर्प्राप्त गहराई +18 % विचलित होती है (10 या अधिक पंक्तियों पर +6 %)। इसके विपरीत, केवल स्थिति पद फिट किए गए bin (min_count=min_rows_poly) में खोजने पर 0〜15° का ढलान मृत क्षेत्र बन जाता है। Raises ValueError: आकार / mask का आकार / method की वर्तनी / coarse, topk या chunk 1 से कम / उपयोग योग्य bin 0 / स्थिति-निर्भर संस्करण में छवि का आकार भिन्न।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_tacscalib_sphere_lut — py -3.11 examples/poc_tacscalib_sphere_lut.py
normalmap को input के रूप में लेते हैं)spin_from_marker_sequence · carla_transform_matrix · carla_pose_to_world · carla_camera_pose · carla_xy_yaw · carla_scene_load · town_chain · osm_parse
tacscalib)calib_pack_load · sphere_normals_known · lights_fit_from_sphere · membrane_predict_rgb · gradient_lut_build · normal_error_map · sphere_cap_height · field_position_sweep
*Provenance: tacscalib.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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